ML-kNN算法在大数据集上的高效应用

摘要：

k近邻多标签算法(ML-kNN)是一种懒惰学习算法,并已经成功地应用到实际生活中.随着信息量的不断增大,将ML-kNN算法运用到大数据集上已是形势所需.利用聚类算法将数据集分为几个不同的部分,然后在每一个部分中使用ML-kNN算法,并在四个规模不同的数据集上进行了一系列实验.实验结果表明,基于此思想的ML-k NN算法不论在精度、性能还是效率上都略胜一筹.

关键词：多标签分类、ML-kNN算法、聚类、大数据集

所属期刊栏目：55

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金BK20140165;国家留学基金委项目201308320030

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：84-88